Reddit 用戶 PlasticRevenue4601 分享其對 AgentionAI 發布的 Qwen3.8-Flash-Next-Gyro-GGUF（GYRO 系列量化）的測試結果。該用戶指出，雖然社群討論多集中於 Unsloth 和 ISTA-lab 的量化版本，但 AgentionAI 的 GYRO 系列聲稱同時具備更好的 KLD、Top-1 準確率及更小的檔案大小，並強調增強了循環抵抗能力（Loop Resistance）。
用戶在以下設定下進行了為期 3 天的測試： - 推理引擎：GYRO fork of Strata - 量化版本：GYRO-M - 視覺模型：取自 ISTA lab 的 IQ3_XXS 量化 - 上下文長度：200k - KV 快取量化：k8v4 - Agent：Pi agent - 採樣參數：temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20, min_p 0.05 - 思考模式：always xhigh
測試結果顯示： 1. **循環問題**：在 3 天測試期間從未出現循環現象，最長自主循環持續 2-3 小時，作者關於循環抵抗的聲稱似乎成立。 2. **工具呼叫**：整體穩定，但在處理西里爾字母文本（如俄語、烏克蘭語）編輯時偶爾會出錯。用戶主觀認為其穩定性優於 ISTA 的 Q2 量化，但因西里爾字母問題而略遜於 ISTA 的 Q3 量化。 3. **上下文保留**：未觀察到「腦死」現象，模型從未遺忘初始目標，幾乎总能記住所有細節，指令遵循穩定。 4. **性能**：速度與 ISTA 的 2-bit 量化相當。
用戶透過一個生成「騎自行車鵜鶘的動畫體素 3D 世界」的提示詞進行視覺對比，結論認為 GYRO-M 量化版本表現出色，有強烈信號顯示其在檔案大小遠小於 ISTA Q3 的情況下，達到了接近 ISTA Q3 的效能水平。用戶讚揚單一貢獻者 AgentionAI 完成了通常由團隊才能達成的卓越工作。
